第一个以两视图 3D 重建先验 MASt3R 为基础的实时 SLAM 系统。 用点云图匹配、跟踪和局部融合、图构建和回环检测,以及二阶全局优化的高效技术。 一个能够处理通用、时变相机模型的最先进的稠密 SLAM 系统。 2. Related Work 相关工作 相关工作部分介绍了视觉SLAM领域多种方法及其局限性,包括:稀疏单目SLAM,早期...
神经隐式SLAM系统,基于NERF的隐式表示,显著增强了SLAM系统的感知能力,但依旧面临实时性、运行速度和内存需求的瓶颈。 近期,3DGS-SLAM系统在保持NERF-SLAM系统的建图精度同时,在渲染速度和精度上取得了突破,挑战了神经隐式 SLAM 在密集重建中的主导地位。然而,值得注意的是,与NERF相比,3DGS-SLAM系统依赖点云输入,在...
然而,尽管这些系统在某些方面有所进展,其跟踪性能仍然不如传统SLAM系统和端到端SLAM系统。为了解决这一问题,本文提出了一种名为DROID-Splat的SLAM系统,结合了密集端到端光流和使用3DGS技术的密集渲染目标。本的系统在保留其SLAM系统灵活性的...
Monocular GSO(MGSO):一种将光度SLAM与3DGS相结合的新型实时SLAM系统,通过简单高效的场景表达方式,采用新颖的框架耦合SLAM与3DGS,能够仅使用以往10%左右的资源,提升20~30%左右的建图质量。©️【深蓝AI】编译 SLAM是自主机器人导航...
这些技术的结合，正在为 SLAM 定位带来革命性的变化。1. NeRF 和 3DGS 概述 1.1 NeRF（神经辐射场）NeRF 是一种新兴的三维重建技术，通过使用深度学习模型来生成场景的 3D 表示。它利用一组 2D 图像及其对应的相机参数，生成该场景的体积表示，从而实现高质量的视角合成。NeRF 的关键在于其基于神经网络的体积渲染...
密集单目重建的统一管道:通过将密集单目SLAM与三维高斯扫描相结合,我们的框架实现了从单目输入的高保真重建。 4. 方法 我们方法的主要思想是利用密集单目SLAM的输出来监督3D高斯溅射模型。密集单目SLAM可以估计密集的深度图和相机位置,同时提供深度和位置的不确定性估计。有了这些信息,我们可以训练一个3D高斯溅射模型,使用...
图7与图8则为主要是围绕着深度恢复展开的实验,3DGS和NeRF等方法在渲染时虽然能够恢复很好的物体表面RGB和纹理,但是对于深度的估计可谓是一团糟,毕竟缺少直接针对深度的监督手段,而SLAM的加入则很大程度上改进了这一缺陷,因此从图7可以看出,即便是渲染的新视角场景,深度的恢复也相当不错,而图8则能够进一步通过Ground ...
基于3DGS的SLAM不仅全面继承了NeRF-based SLAM方法的优点,而且全面补足了其短板(渲染速度慢、图像质量不高、定位精度欠佳等),实现了更好的实时性、更好的渲染质量、更精确的定位精度。 3DGS的意义? 3DGS 的显式场景表示提供了对场景动态的前所未有的控制,这是涉及复杂几何形状和变化照明条件的复杂场景中的关键因素...
3D Gaussian Splatting(3DGS)是近一年计算机视觉领域最有突破性的工作之一,不仅仅在学术界席卷计算机视觉、SLAM等领域,每天都有大量基于Gaussian Splatting的新工作出现,而且距离落地应用也特别近,多家商业公司致力于3DGS的商业化落地。 神经网络辐射场NeRF方法彻底改变了多张照片或视频主导的场景新视角合成的算法生态,...
首个基于激光雷达惯性相机融合的3DGS-SLAM系统,实现了高度精确的姿态跟踪和逼真的在线地图构建。 利用顺序着色激光雷达点云作为先验,以在线方式重建高斯地图。利用精心设计的一系列策略,逐步扩展高斯地图并自适应地控制其密度,以实现高效率和准确性。 在室内外场景中经过广泛验证,展示了在逼真地图制作方面的最新性能。在...